Comparison of two- and three-dimensional computed tomography-based deep-learning models with neurosurgeon assessments for predicting functional outcome at discharge in patients with spontaneous intracerebral hemorrhage: a single-center retrospective study
이 단일 센터 후향적 연구는 비조영 증강 CT 스캔과 입원 시 글래스고 혼수 척도를 통합한 딥러닝 모델이 자발성 뇌내출혈 환자의 단기 기능적 예후를 예측하는 데 있어 신경외과 의사의 평가보다 우수한 성능을 보이며, 2D 슬라이스 기반 접근 방식이 더 적은 임상 데이터를 필요로 하면서도 3D 볼륨 기반 모델과 대등한 정확도를 달성한다는 것을 입증한다.
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뇌혈관이 터지면 발생하는 뇌출혈은 예고 없이 찾아오는 의료 응급 상황입니다. 자발성 뇌내출혈로 알려진 이 사건은 전 세계적으로 사망과 장기적 장애의 주요 원인이 됩니다. 이러한 사건이 발생한 후 몇 시간 또는 며칠 동안, 의사들은 환자가 얼마나 잘 회복할지를 예측해야 하는 어려운 과제에 직면합니다. 이러한 판단을 내리기 위해 임상의들은 두 가지 주요 정보원에 의존합니다. 첫째, 출혈의 크기와 위치를 보여주는 빠른 X선 영상인 비조영 증강 컴퓨터 단층촬영(CT) 스캔을 검토합니다. 둘째, 환자의 의식 수준을 표준 점수 체계인 글래스고 혼수 척도(Glasgow Coma Scale)를 사용하여 평가하는데, 이는 사람이 명령에 반응하여 눈을 뜨고, 말을 하고, 움직이는 능력을 측정합니다. 이러한 도구들은 필수적이지만, 인간 의사는 출혈의 시각적 증거와 환자의 정신 상태를 저울질하며 주관적으로 해석해야 합니다. 이 과정은 전문가마다 다를 수 있으며, 뇌의 복잡성은 인간의 눈이 놓칠 수 있는 미세한 패턴을 숨기기도 합니다.
심천 룽강 중앙 병원의 연구팀은 인공지능이 이러한 예측을 개선할 수 있는지 확인하기 위해 연구를 시작했습니다. 그들은 구체적인 질문에 집중했습니다: 뇌 스캔과 환자 점수를 살펴보도록 훈련된 컴퓨터 프로그램이 인간 신경외과의보다 환자의 퇴원 시 기능적 예후를 더 잘 예측할 수 있는가? 연구팀은 단순히 한 종류의 컴퓨터 모델을 만든 것이 아니라, 두 가지 모델을 만들었습니다. 한 모델은 뇌 스캔을 마치 책의 페이지를 넘기는 것처럼 일련의 개별적인 2차원 단면으로 살펴보았습니다. 다른 모델은 전체 뇌를 하나의 3차원 부피로 보고, 스캔을 하나의 입체적인 물체로 취급했습니다. 두 모델 모두 스캔의 시각적 데이터와 환자의 입원 시 임상 데이터, 특히 글래고 혼수 척도 점수를 결합하도록 설계되었습니다. 목표는 이러한 디지털 도구들이 뇌의 물리적 손상과 환자의 예상 회복 사이의 연관성을 포착할 수 있는지 확인하고, 더 단순한 단면 기반 방식이 더 복잡한 3차원 방식만큼 성능이 좋은지를 결정하는 것이었습니다.
연구진은 2013년부터 2021년 사이에 자사 병원에서 치료받은 자발성 뇌출혈 환자 286명의 데이터를 수집했습니다. 각 환자에 대해 사건 발생 24시간 이내에 촬영된 뇌 스캔과 입원 시 기록된 글래고 혼수 척도 점수를 수집했습니다. 그런 다음 연구팀은 컴퓨터 모델을 훈련하고 테스트하기 위해 환자들을 나누었습니다. 또한 연구팀은 인간의 기준점 역할을 할 서로 다른 경력을 가진 세 명의 신경외과의를 모집했습니다. 이 의사들에게는 동일한 뇌 스캔과 임상 점수를 컴퓨터에 제공된 것과 똑같이 제공하여 환자의 예후를 예측하도록 요청했습니다. 공정한 비교를 위해, 의사들에게는 병원에서 통상적으로 검토하는 전체 이미지 시리즈가 아닌, 출혈이 포함된 특정 단면만을 보여주었습니다. 이를 통해 인간과 기계가 정확히 동일한 정보를 가지고 작업하는 통제된 환경을 조성했습니다.
결과는 컴퓨터 모델이 예후를 예측하는 데 매우 효과적임을 보여주었습니다. 뇌를 일련의 2차원 단면으로 살펴본 모델은 환자의 글래고 혼수 척도 점수와 결합했을 때 90.3퍼센트의 정확도를 달성했습니다. 이는 모델이 열 가지 중 아홉 가지 이상의 경우에서 환자가 퇴원 시 양호하거나 좋지 않은 기능적 예후를 보일지를 정확하게 예측했음을 의미합니다. 상세한 임상 정보를 포함하여 전체 뇌 부피를 분석한 3차원 모델은 약간 다르게 작동하여 90.6퍼센트의 정확도를 달성했습니다. 통계적으로 두 컴퓨터 모델 사이에는 유의미한 차이가 없었으며, 두 모델 모두 놀라울 정도로 정밀했습니다. 그러나 두 인공지능 시스템 모두 인간 신경외과의보다 뛰어난 성능을 보였습니다. 연구에 참여한 가장 경험 많은 의사조차 컴퓨터 모델의 일관성과 정확도를 따라잡을 수 없었습니다. 또한 연구는 글래고 혼수 척도 점수를 이미지 분석에 추가하는 것이 매우 중요하다는 것을 발견했습니다. 임상 점수 없이 이미지만을 본 2차원 모델 버전은 정확도가 81.0퍼센트로 떨어졌습니다. 이는 컴퓨터가 최선의 예측을 하기 위해 환자의 의식 수준이라는 인간적 맥락이 필요함을 시사합니다.
가장 놀라운 발견 중 하나는 더 단순한 2차원 모델이 더 복잡한 3차원 모델만큼 우수했다는 점입니다. 3차원 방식은 더 많은 컴퓨팅 능력과 더 상세한 데이터를 요구했지만, 단면 기반 방식보다 더 나은 예측을 제공하지는 못했습니다. 이는 이 특정 의료 작업의 경우, 데이터 양이 제한적일 때 덜 복잡한 구조가 더 선호될 수 있음을 나타냅니다. 연구진은 3차원 모델이 데이터셋이 작을 때 오류에 더 취약한 경향이 있는 반면, 2차원 방식은 견고함을 유지한다고 언급했습니다. 이 연구는 컴퓨터가 패턴을 찾는 데는 탁월하지만, 의사를 대체하는 것은 아니라는 점을 강조했습니다. 연구에 참여한 인간 의사들은 실제 임상 현장에서 보는 전체적인 모습이 아닌 격리된 이미지만을 보는 제한된 검토 환경에서 작업했기에, 모든 데이터를 한꺼번에 처리하는 컴퓨터에 비해 불리했을 수 있습니다.
연구진은 자신들의 연구 한계를 신중하게 지적했습니다. 이 연구는 단일 병원에서 수행되었고 과거 기록을 바탕으로 했기 때문에, 결과가 모든 환자에게 적용되는지 확인하려면 여러 센터에서 진행되는 더 큰 규모의 전향적 연구를 통해 검증되어야 합니다. 모델이 내린 예측은 퇴원 시점의 단기적 결과에 대한 것이며, 몇 달 또는 몇 년 후의 장기적 회복에 대한 것이 아닙니다. 더욱이, 이 연구는 모델이 강력한 도구이긴 하지만, 인간 전문가의 판단을 대체하는 것이 아니라 임상 의사 결정을 지원하기 위한 도구임을 확인했습니다. 연구의 궁극적인 목표는 의사들에게 환자가 직면한 생명을 위협하는 뇌출혈 상황에서 더 정보에 입각한 선택을 할 수 있도록 돕는 신뢰할 수 있는 제2의 의견을 제공하는 것입니다. 스캔의 시각적 증거와 환자의 상태라는 임상적 현실을 결격함으로써, 이러한 디지털 도구들은 부상의 심각성과 예상되는 회복 경로를 이해하는 새로운 방법을 제시합니다.
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